OLAP và OLTP thường hoạt động riêng biệt trong cơ sở dữ liệu, nhưng nhu cầu kết hợp cả hai đang tăng mạnh. Lakebase Search cung cấp giải pháp full-text và vector search tiên tiến cho Postgres, cho phép truy vấn phức tạp mà không cần chuyển dữ liệu. Công nghệ này sử dụng Apache Lucene cho search hiệu quả và kết hợp với vector embeddings để xử lý AI search. Thử nghiệm cho thấy Lakebase đạt 10,000 QPS với độ trễ dưới 10ms, vượt trội so với các giải pháp truyền thống. Lập trình viên nên đọc bài gốc để hiểu cách tích hợp Lakebase vào hệ thống hiện có và tối ưu query performance.
AI summaries can be wrong. Read the original before relying on anything important.
Why read it: Lakebase Search giúp PostgreSQL đạt hiệu năng tìm kiếm full-text và vector đỉnh cao.
Answer 3 short questions to earn reward points for this article. Only do it if you want the points.
3 questions · under a minute · optional
Source: https://www.databricks.com/blog/lakebase-search-state-art-full-text-and-vector-search-postgres. 8 Sync News only summarizes and links out; content copyright belongs to the authors and original sources.
Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync account.
The ecosystem home: product overviews, blog and full pricing.
ExploreLearn along a clear roadmap: videos, auto-graded quizzes, certificates and mentors who ship for a living.
View the roadmap1,000 DSA problems in Vietnamese, auto-graded across 7 languages — many FREE, right in your browser.
Practice for freeAI grading for all four IELTS skills with detailed rubric feedback.
Try it freeA 22 MB AI IDE for Vietnamese devs.
Download freeOrganizational memory for AI agents.
ExploreAI that staffs your Fanpage and qualifies leads for you.
Try itA vector database stores data as lists of numbers called embeddings, which lets it search by meaning instead of matching exact keywords. It's the piece behind a lot of recommendation systems, RAG apps
Part 2: Storage, Search, and Agent Tooling In this blog series, we aim to share some of the lessons we learned over the past six months as we built and rolled out Air Context, a production-grade RA
...explained visually (with tradeoffs in production).
OccupySaaS is a protest movement in code: laid-off developers building clean-room, open-source, drop-in replacements for the SaaS giants. First up: ZeroAuthy (Auth0) and SalesCompel (Salesforce).
Learn how to configure a hybrid Vector Search index in Databricks for RAG, including source tables, embeddings, endpoints, primary keys, and triggered updates.
Bối cảnh là việc xây dựng một hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) có khả năng năng động. Nguyên nhân kỹ thuật là cần một framework có thể xử lý các tác vụ tự nhiên mà không bị giới hạn bởi các prompt cố định. Hệ quả là hệ thống có thể tự điều chỉnh hành vi dựa trên ngữ cảnh đầu vào. Điều đáng học là cách triển khai Jev-powered agent cho RAG giúp tăng tính linh hoạt và khả năng xử lý các tác vụ phức tạp. Bài viết cung cấp hướng dẫn chi tiết với code mẫu để triển khai hệ thống này.
Bài viết này hướng dẫn bạn cách xây dựng hệ thống Retrieval-Augmented Generation với khả năng tự chủ bằng Jev, kèm theo code ví dụ cụ thể.
If you have certain lines of code that repeat over and over again in a project, there's a pretty standard solution for it: using a function. But what about when you have the same project file setup th
The most common vector database use cases are semantic search, RAG, recommendations, and multimodal search. Learn how each works and when to use them.
Loading comments…